JP2012021781A - Method and device for evaluating surface shape - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、表面形状の評価方法および評価装置に関する。 The present invention relates to a surface shape evaluation method and an evaluation apparatus.
物体の表面形状を検査する方法として、周期的な明暗を有するストライプパターン(例えば、短冊状の黒パターン部が一定間隔で配列しているパターン)を被検査物体に照射し、被検査物体の表面を反射して形成される反射像における明暗周期のずれにもとづいて被検査物体の表面形状を評価する方法がある(例えば、特許文献1参照)。しかし、そのような方法を板ガラスのような透明板状体に適用すると、透明板状体の表面による反射像だけでなく、透明板状体の裏面による反射像も同時に撮像される。以下、透明板状体等の被検査物体の表面による反射像を表面反射像といい、透明板状体等の被検査物体の裏面による反射像を裏面反射像という。 As a method of inspecting the surface shape of an object, the surface of the object to be inspected is irradiated with a stripe pattern having periodic brightness and darkness (for example, a pattern in which strip-shaped black pattern portions are arranged at regular intervals). There is a method for evaluating the surface shape of the object to be inspected based on the shift of the light-dark cycle in the reflected image formed by reflecting (see, for example, Patent Document 1). However, when such a method is applied to a transparent plate-like body such as a plate glass, not only a reflection image by the surface of the transparent plate-like body but also a reflection image by the back surface of the transparent plate-like body is captured simultaneously. Hereinafter, a reflection image from the surface of the object to be inspected such as a transparent plate-like body is referred to as a surface reflection image, and a reflection image from the back surface of the object to be inspected such as a transparent plate-like body is referred to as a back surface reflection image.
図34は、表面反射像と裏面反射像とが同時に形成される様子を示す説明図である。図34に示すように、ストライプパターン上の点5から発した光は、被評価物体3の表面3aで反射され、光路8を介してレンズ中心30を経てカメラの受光面7上の撮像点10に結像される。また、被評価物体3を透過した光は、被評価物体3の裏面3bで反射され、光路9を介してレンズ中心30を経て受光面7上の撮像点11に結像される。
FIG. 34 is an explanatory diagram showing a state in which a front surface reflection image and a back surface reflection image are formed simultaneously. As shown in FIG. 34, the light emitted from the
ここで、ストライプパターンの周期または幅によっては、撮像した画像信号に、以下に示す問題が生ずることがある。図35は、カメラが出力する画像信号例を模式的に示す波形図である。図35(A)は、表面反射像の画像信号を示し、図35(B)は、裏面反射像の画像信号を示す。また、低いレベルはストライプパターンにおける暗部にもとづく画像信号のレベルを示し、高いレベルはストライプパターンにおける明部にもとづく画像信号のレベルを示す。ストライプパターンにおける暗部の幅が広いと、画像信号における低いレベルの部分の幅も大きくなって、表面反射像の画像信号における低いレベルと裏面反射像の画像信号における低いレベルとが重畳することがある。すると、カメラから出力される画像信号が図35(C)に示すような信号になってしまい、本来必要とされる表面反射像の画像信号(図35(A)参照)とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになる。 Here, depending on the period or width of the stripe pattern, the following problems may occur in the captured image signal. FIG. 35 is a waveform diagram schematically showing an example of an image signal output from the camera. FIG. 35A shows the image signal of the front surface reflection image, and FIG. 35B shows the image signal of the back surface reflection image. The low level indicates the level of the image signal based on the dark portion in the stripe pattern, and the high level indicates the level of the image signal based on the bright portion in the stripe pattern. If the width of the dark portion in the stripe pattern is wide, the width of the low level portion in the image signal also increases, and the low level in the image signal of the front surface reflection image and the low level in the image signal of the back surface reflection image may overlap. . Then, the image signal output from the camera becomes a signal as shown in FIG. 35C, which is a signal different from the image signal of the surface reflection image that is originally required (see FIG. 35A). Based on this, the surface shape is inspected.
また、図36に示すように、ストライプパターンにおける暗部の幅が十分に狭くても、表面反射像の画像信号における暗部の位置と裏面反射像の画像信号における暗部の位置との差Tがストライプパターンにおける明暗の周期の整数倍に近いときには、図36(C)に示すような画像信号がカメラから出力される。なお、図36(A)は、表面反射像の画像信号を示し、図36(B)は、裏面反射像の画像信号を示す。この場合にも、表面反射像の画像信号とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになり、正確な表面形状の評価を行えないという問題が生ずる。 Further, as shown in FIG. 36, even if the width of the dark portion in the stripe pattern is sufficiently narrow, the difference T between the position of the dark portion in the image signal of the front surface reflection image and the position of the dark portion in the image signal of the back surface reflection image is When it is close to an integer multiple of the light / dark cycle, an image signal as shown in FIG. 36C is output from the camera. 36A shows an image signal of the front surface reflection image, and FIG. 36B shows an image signal of the back surface reflection image. Also in this case, the surface shape is inspected based on a signal different from the image signal of the surface reflection image, which causes a problem that the accurate surface shape cannot be evaluated.
裏面反射像の影響を低減して表面形状の評価の精度を低下させないようにした表面形状の評価方法が提案されている(例えば、特許文献2参照)。図37は、特許文献2に記載された板ガラスなどの被評価物体の表面の平坦度を評価するための評価装置の概要を示す模式図である。
There has been proposed a surface shape evaluation method in which the influence of the back surface reflection image is reduced so as not to lower the accuracy of the surface shape evaluation (see, for example, Patent Document 2). FIG. 37 is a schematic diagram showing an outline of an evaluation apparatus for evaluating the flatness of the surface of an object to be evaluated such as a plate glass described in
図37に示すように、評価装置は、載置台(図示せず)上に載せられた検査対象である板ガラスなどの被評価物体3の表面3aに映し出されたストライプパターン1を、撮像手段としてのCCDカメラ2によって撮像するように構成されている。ストライプパターン1は、光源(図示せず)の発光面に設けられている。図38は、ストライプパターン1の一例を示す説明図である。図38において、L1は暗部の幅を示し、L2は明部の幅を示す。L1+L2が明暗の周期に相当する。透明樹脂フィルムに黒色部分を着色してストライプパターン1を実現する場合には、明部は透明部分に相当し、暗部は黒色部分に相当する。
As shown in FIG. 37, the evaluation apparatus uses the
特許文献2に記載された表面形状の評価方法では、第1ステップとして、被評価物体3に適するストライプパターン1を決定するストライプパターン決定工程が実行され、次いで、第2ステップで、第1ステップで決定されたストライプパターン1を用いて、ストライプパターン1の被評価物体3による反射像にもとづいて画像解析によって被評価物体3の表面形状を評価する表面形状検査工程が実行される。なお、第2ステップでは、第1ステップで決定されたストライプパターン1の被評価物体3の表面3aおよび裏面3bによる反射像のうち、被評価物体3の表面3aによる反射像のみが用いられる。
In the surface shape evaluation method described in
図39は、特許文献2に記載されたストライプパターンを決定する処理の一例を示すフローチャートである。その処理において、まず、1枚毎に異なるパターンが印刷された複数のストライプパターンを用意する(ステップS31)。すなわち、ストライプの周期や幅が異なる複数のストライプパターンを準備する。ストライプパターンは、例えば、インクジェット印刷により、透明樹脂フィルムにパターンを印刷することによって形成される。次いで、1つのストライプパターンを光源に貼付する(ステップS32)。そして、被評価物体3によるストライプパターンの反射像をCCDカメラ2により撮像する(ステップS33)。
FIG. 39 is a flowchart illustrating an example of processing for determining a stripe pattern described in
次いで、演算装置(例えば、コンピュータ)4が、CCDカメラ2により撮像された画像の画像信号を入力し、画像解析処理プログラムに従って画像信号を解析する画像解析処理を実行する(ステップS34)。画像解析処理では、CCDカメラ2の出力信号すなわちCCDカメラ2から入力された画像信号が、図40(C)に示すような状態であるか否か判断する。具体的には、2つの暗部に対応するレベルが重畳していない状態であるか否か判断する。画像信号がそのような状態を示していない場合(NGの場合)には、別のストライプパターンを光源に貼付し、ステップS32,S3の処理を再度実行する。
Next, the arithmetic device (for example, a computer) 4 inputs an image signal of an image captured by the
演算装置4が、画像信号において2つの暗部に対応するレベルが重畳していない状態であることを確認したら、そのときに光源に貼付されているストライプパターンを、被評価物体3の表面形状の評価において使用するストライプパターン1として決定する(ステップS37)。以上のようにして、被評価物体3の表面形状の評価に適するストライプパターン1として、CCDカメラ2によって得られた画像信号においては分離するように設定された明暗のパターンを有するストライプパターン1が決定される。
When the
図40(C)は、第1ステップで決定されたストライプパターン1を用いた場合におけるCCDカメラ2の出力信号例を示す波形図である。なお、図40(A)は、表面反射像の画像信号を示し、図40(B)は、裏面反射像の画像信号を示す。
FIG. 40C is a waveform diagram showing an output signal example of the
特許文献2に記載された発明では、ストライプパターンの暗部の幅(信号幅W1,W2に相当)と明暗の周期(周期T1,T2に相当)を最適化することによって、CCDカメラ2が出力する画像信号において、表面反射像における暗部と裏面反射像における暗部とが重なり合わないように調整されている(図40(C)参照)。そのため、演算装置4による画像解析の際に、表面反射像の画像信号のみを容易に抽出でき、精密な表面形状評価を実施することができる。すなわち、安価な装置構成で裏面反射像の影響を除去して、表面形状を精度よく評価することができるようになる。
In the invention described in
しかし、特許文献2に記載された表面形状の評価方法では、表面反射像にもとづく暗部と裏面反射像にもとづく暗部とを適切に離反させることができるようなストライプパターンを決定するために、一度で決定できない限り、ストライプパターンを光源に貼付する作業を複数回行わなければならず、実際に表面形状検査を実施する前の準備作業に手間がかかる。また、図40(C)に示された例を参照すると、隣接する2つの低レベルの部分のうち、よりレベルが低い方が表面反射像にもとづく暗部に対応するが、裏面反射の光束が多い場合には2つの低レベルのレベル差が小さくなって表面反射像の画像信号のみを抽出することが難しくなり、結果として表面形状の評価の精度が低下する可能性がある。また、被評価物体の板厚が0.5mm以下の薄い場合には、ストライプパターンにおける隣接するストライプが重畳して観察される可能性がある。表面反射像の画像信号とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになり、正確な表面形状の評価を行えないという問題が生ずる。
However, in the surface shape evaluation method described in
そこで、本発明は、準備作業に手間をかけることなく、第1表面に対向する第2表面による反射像の影響を受けずに被評価物体の表面形状を精度よく評価することができる表面形状の評価方法および評価装置を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention provides a surface shape that can accurately evaluate the surface shape of the object to be evaluated without taking the effort of preparation work and without being affected by the reflected image of the second surface facing the first surface. An object is to provide an evaluation method and an evaluation apparatus.
本発明による表面形状の評価方法は、周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第1表面に照射し、第1表面を反射したパターンを受光し、第1表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における明暗周期のずれを検出するために、第1表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における領域の明暗を平均化し、平均化された信号にもとづいて第1表面の表面形状を評価する表面形状の評価方法であって、第1表面に対向する第2表面に、第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。 The surface shape evaluation method according to the present invention irradiates a first surface of an object to be evaluated with a pattern having periodic brightness and darkness, receives a pattern reflected from the first surface, and light and darkness in the pattern irradiated to the first surface. In order to detect the shift of the light / dark period in the light-receiving image with respect to the basic period of the light, the brightness of the region in the light-receiving image with respect to the basic period of light / dark in the pattern irradiated on the first surface is averaged, and the first is based on the averaged signal. A surface shape evaluation method for evaluating a surface shape of one surface, characterized in that a reflection suppressing layer for suppressing reflection of light arriving at the second surface is disposed on a second surface facing the first surface. To do.
本発明による他の態様の表面形状の評価方法は、被測定物体の第1表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体の各反射像をカメラを介して観測し、第1表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第1表面のうねり形状の傾きを求め、第1表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、うねり形状の傾きを積分して第1表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。 Another aspect of the surface shape evaluation method according to the present invention is to form each reflection image at different points on the first surface of the object to be measured, and to determine the position, and the moving bright point with a known moving speed. Alternatively, each reflection image of the reference object that is an object point is observed through a camera, and a deviation amount of each observation reflection image with respect to each reflection image when the first surface is an ideal plane is obtained. Using the body position information and the lens center position information of the camera, the inclination of the undulation shape of the first surface is obtained, and the inclination of the undulation shape is integrated under the constraint that the first surface is substantially flat. A surface shape evaluation method for evaluating the swell shape, wherein a reflection suppressing layer for suppressing reflection of light arriving at the second surface is disposed on a second surface facing the first surface. .
本発明による別の態様の表面形状の評価方法は、被測定物体の第1表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって周期的な明暗を有するパターンである基準体の各反射像をカメラを介して観測し、第1表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第1表面のうねり形状の傾きを求め、第1表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、第1表面の傾きを積分して第1表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。 The surface shape evaluation method according to another aspect of the present invention is a pattern that forms each reflection image at different points on the first surface of the object to be measured, is capable of specifying the position, and has a periodic light and dark pattern. Each reflection image of a reference object is observed through a camera, and the amount of deviation of each observation reflection image with respect to each reflection image when the first surface is an ideal plane is obtained. Then, the inclination of the undulation shape of the first surface is obtained using the lens center position information of the camera, and the undulation shape of the first surface is obtained by integrating the inclination of the first surface under the constraint that the first surface is substantially flat. The method of evaluating the surface shape is characterized in that a reflection suppressing layer for suppressing reflection of light arriving at the second surface is disposed on the second surface facing the first surface.
本発明による表面形状の評価装置は、周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第1表面に照射する光源と、第1表面を反射したパターンを受光する受光手段と、光源のパターンにおける明暗の基本周期に対する受光手段による受光画像における明暗周期のずれに基づいて第1表面の表面形状を評価する評価手段とを備え、評価手段は、第1表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対応した受光画像における領域の明暗を平均化する平均化手段と、平均化手段が出力する平均化信号を用いて第1表面における表面形状の変形箇所と変形量とを特定するための信号を出力する処理手段とを含む表面形状の評価装置であって、第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。 The surface shape evaluation apparatus according to the present invention includes a light source that irradiates a first surface of an object to be evaluated with a pattern having periodic brightness and darkness, a light receiving means that receives a pattern reflected from the first surface, and a light and darkness in the pattern of the light source. Evaluation means for evaluating the surface shape of the first surface on the basis of the shift of the light-dark cycle in the light-receiving image by the light-receiving means with respect to the basic period, and the evaluation means is based on the basic period of light and darkness in the pattern irradiated on the first surface. Averaging means for averaging the brightness of the region in the corresponding received light image, and a signal for specifying the deformation location and the deformation amount of the surface shape on the first surface using the average signal output from the averaging means are output. A surface shape evaluation apparatus including a processing means for performing a process in which a reflection suppressing layer for suppressing reflection of light arriving on the second surface is in contact with a second surface facing the first surface. The features.
本発明による他の態様の表面形状の評価装置は、被測定物体の第1表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体と、基準体の第1表面による各反射像を得るカメラと、第1表面が理想的平面である場合の各反射像に対するカメラが得た各反射像のずれ量を算出し、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第1表面のうねり形状の傾きを求め、第1表面がほぼ平坦であることを拘束条件としてうねり形状の傾きを積分して第1表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。 In another aspect of the surface shape evaluation apparatus according to the present invention, each reflection image is formed at different points on the first surface of the object to be measured, the position can be specified, and the moving bright point whose movement speed is known. Or, a reference body that is an object point, a camera that obtains each reflection image by the first surface of the reference body, and a deviation amount of each reflection image obtained by the camera with respect to each reflection image when the first surface is an ideal plane. The slope of the undulation shape of the first surface is calculated using each displacement amount, the position information of the reference body, and the lens center position information of the camera, and the slope of the undulation shape is obtained with the constraint that the first surface is substantially flat. Is a surface shape evaluation device including a calculation means for calculating the waviness shape of the first surface by suppressing the reflection of light arriving at the second surface on the second surface facing the first surface. The antireflection layer is in contact To.
本発明による別の態様の表面形状の評価装置は、被測定物体の第1表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であり周期的な明暗を有するパターンである基準体と、基準体の第1表面による各反射像を得るカメラと、第1表面が理想的平面である場合の各反射像に対するカメラが得た各反射像のずれ量を算出し、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第1表面のうねり形状の傾きを求め、第1表面がほぼ平坦であることを拘束条件としてうねり形状の傾きを積分して第1表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。 The surface shape evaluation apparatus according to another aspect of the present invention is a pattern that forms each reflection image at different points on the first surface of the object to be measured, can specify the position, and has periodic light and dark. Calculating a deviation amount of each reflected image obtained by the camera with respect to each reference image when the reference surface, the camera that obtains each reflection image by the first surface of the reference body, and the first surface is an ideal plane; The slope of the undulation shape of the first surface is obtained using the amount, the position information of the reference body, and the lens center position information of the camera, and the slope of the undulation shape is integrated under the constraint that the first surface is substantially flat. An apparatus for evaluating a surface shape including a computing means for obtaining a waviness shape of one surface, wherein a reflection suppressing layer that suppresses reflection of light arriving at the second surface is in contact with a second surface facing the first surface. It is characterized by.
本発明では、被評価物体の第1表面に対向する第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が配置されているので、第1表面に対向する第2表面による反射像の影響を受けずに被評価物体の表面形状を精度よく評価することができる。 In the present invention, since the reflection suppressing layer that suppresses the reflection of the light arriving on the second surface facing the first surface of the object to be evaluated is arranged, the influence of the reflected image by the second surface facing the first surface. Therefore, it is possible to accurately evaluate the surface shape of the object to be evaluated.
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、被評価物体3に入射する光と被評価物体3の表面3aおよび裏面3b反射する光との関係を示す説明図である。ここでは、被評価物体3として屈折率(絶対屈折率:以下の屈折率も同様)が1.5である板ガラスを例にする。図1(A)には、屈折率が略1.0の空気中に存在する被評価物体3の例が示されている。被評価物体3に入射した光束は、被評価物体3の表面3aで反射して光Aとして反射されるが、一部は被評価物体3の内部に進み、多くの光束は被評価物体3の裏面3bで反射される。そして、被評価物体3の表面3aから多くの光束が光Bとして出射される。
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a relationship between light incident on the
しかし、図1(B)に示すように、被評価物体3の裏面3bに屈折率が略1.5の反射抑制層20を配置した場合には、被評価物体3の内部に進んだ光束の多くは、被評価物体3の裏面3bで反射されず、被評価物体3の裏面3bから反射抑制層20に入射する。従って、光Bの量は少ない。換言すれば、被評価物体3の裏面3bでの反射光は、被評価物体3の表面3aからほぼ出射しない。
However, as shown in FIG. 1B, when the
なお、図1では、厚い被評価物体3が示されているが、光Aをストライプパターンからの光であるとすると、被評価物体3が板厚0.5mm以下の薄い板ガラスである場合には、図1(A)に示された例では、ストライプパターンにおける隣接するストライプが重畳して観察される可能性がある。しかし、図1(B)に示された例では、被評価物体3の裏面3bでの反射光は被評価物体3の表面3aからほぼ出射しないので、隣接するストライプが重畳して観察されないか、または被評価物体3の裏面3bでの反射光の影響すなわち裏面反射像の影響(重畳の程度)が低減される。
In FIG. 1, a thick object to be evaluated 3 is shown. If light A is light from a stripe pattern, the object to be evaluated 3 is a thin plate glass having a thickness of 0.5 mm or less. In the example shown in FIG. 1A, adjacent stripes in the stripe pattern may be observed in an overlapping manner. However, in the example shown in FIG. 1B, the reflected light on the
本発明では、図1(B)に例示された関係を利用して、裏面反射像の影響を低減することによって、表面形状を精度よく評価することができるようにする。 In the present invention, by utilizing the relationship illustrated in FIG. 1B, the influence of the back reflection image is reduced, so that the surface shape can be accurately evaluated.
図2は、本発明における被評価物体3で反射されたストライプパターンを撮像するカメラが出力する画像信号例を模式的に示す波形図である。図2(A)は、表面反射像の画像信号を示し、図2(B)は、裏面反射像の画像信号を示す。また、低レベルはストライプパターンにおける暗部にもとづく画像信号のレベルを示し、高レベルはストライプパターンにおける明部にもとづく画像信号のレベルを示す。
FIG. 2 is a waveform diagram schematically showing an example of an image signal output by a camera that captures a stripe pattern reflected by the
また、図2(C)は、表面反射像と裏面反射像が重畳した画像信号を示す。図2(B)に示すように、裏面反射像における高レベルと低レベルとの差が小さくなるので、図2(C)に示す波形は、図2(A)に示す波形に近くなる。なお、図35に示された従来例では、図35(C)に示す波形と図35(A)に示す波形との差異が大きい。 FIG. 2C shows an image signal in which a front surface reflection image and a back surface reflection image are superimposed. As shown in FIG. 2B, the difference between the high level and the low level in the back-surface reflection image is small, so that the waveform shown in FIG. 2C is close to the waveform shown in FIG. In the conventional example shown in FIG. 35, the difference between the waveform shown in FIG. 35C and the waveform shown in FIG.
つまり、本発明では、カメラが出力する画像信号をそのまま用いて被評価物体3の表面形状の評価処理を行っても、裏面反射像の影響が排除された評価が実施されていることになる。また、従来例で説明したような適正なストライプパターンを決定するための処理を行う必要はない。 That is, in the present invention, even if the surface shape of the object to be evaluated 3 is evaluated using the image signal output from the camera as it is, the evaluation in which the influence of the back reflection image is eliminated is performed. Further, it is not necessary to perform a process for determining an appropriate stripe pattern as described in the conventional example.
図3(A)は、被評価物体の一例である板ガラスなどの被評価物体の表面の平坦度を評価するための評価装置を被評価物体とともに示す模式図である。図3(A)に示すように、評価装置は、評価対象である板ガラスなどの被評価物体3の表面3aに映し出されたストライプパターン1を、撮像手段としてのCCDカメラ2によって撮像するように構成されている。ストライプパターン1は、光源(図示せず)の発光面に設けられている。また、被評価物体3の裏面3bには、屈折率が被評価物体3の屈折率に近い反射抑制層20が、裏面3bに接するように配置されている。
FIG. 3A is a schematic diagram showing an evaluation apparatus for evaluating the flatness of the surface of an object to be evaluated such as a plate glass as an example of the object to be evaluated together with the object to be evaluated. As shown in FIG. 3A, the evaluation apparatus is configured to capture an image of the
反射抑制層20は、例えば、水(屈折率1.33)、アニソール(屈折率1.52)、エタノール(屈折率1.36)を始めとする液体の他、屈折率が1.4〜1.5の植物性や鉱物性の潤滑油等の粘性体を使用することができる。また、反射抑制層20として、ポリエチレン系やポリウレタン系等の屈折率1.5〜1.6の合成樹脂等の他の材質のものを用いることもできる。反射抑制層20を、単独の材料で形成してもよく、複数の材料を組み合わせて形成してもよい。組み合わせる材料は、特に限定されない。例えば、単独では被評価物体の屈折率に対して屈折率が大きく異なる材料であっても、複数の材料を組み合わせて、被評価物体の屈折率と同じ屈折率にしてもよい。
The
CCDカメラ2によって撮像された画像は、パーソナルコンピュータなどの演算装置4に取り込まれ、演算装置4によって画像解析が行われる。
An image picked up by the
なお、ここではCCDカメラ2を例示するが、CCDカメラ2に代えて、エリアカメラ、ラインカメラ、ビデオカメラ、スティルカメラ等いずれの方式のカメラでも使用可能である。また、フォトセンサを配列させたものなど反射像を特定できるものであれば、いずれの受光装置を使用してもよい。
Although the
CCDカメラ2の光軸と、ストライプパターン1(具体的には、ストライプパターン1が存在する平面)の法線とが、被評価物体3の表面3aの法線方向より同じ角度θ1になるように、CCDカメラ2とストライプパターン1とが設置される。角度θ1は、45°であることが好ましい。
The optical axis of the
図3(B)は、図3(A)に示された評価装置を示す斜視図である。図3(B)に示すように、評価装置において、ストライプパターン1が発光面に設けられている光源100から光が被評価物体3に照射される。
FIG. 3B is a perspective view showing the evaluation apparatus shown in FIG. As shown in FIG. 3B, in the evaluation apparatus, the object to be evaluated 3 is irradiated with light from the
なお、図3には、被評価物体3の裏面3bの全体に接するように反射抑制層20が設置されている構成が示されているが、反射抑制層20は、少なくとも、光源100からのストライプパターン1による光が照射される部位の裏面3bに設けられていればよい。
Note that FIG. 3 shows a configuration in which the
実施の形態1.
まず、本実施の形態で使用される表面形状の評価方法の前提を説明する。図4は、表面形状の評価方法を説明するための説明図である。
First, the premise of the surface shape evaluation method used in the present embodiment will be described. FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining a surface shape evaluation method.
光源100からのストライプパターン1による光が被評価物体3に照射され、被評価物体3の表面3aからの反射光がCCDカメラ2の撮像素子で受光される。なお、「光源100からのストライプパターン1による光」は、ストライプパターン1を通過した光を意味するが、以下、ストライプパターン1を通過した光が照射されることを、「ストライプパターン1が照射される」と表現する。
Light to be evaluated 3 is irradiated on the object to be evaluated 3 from the
また、本実施の形態では、被評価物体3の裏面3bからの反射光は、ほとんどCCDカメラ2に入射しない。
In the present embodiment, the reflected light from the
演算装置4は、受光にもとづく電気信号(画像信号)にもとづいて表面形状を評価する。被評価物体3の表面が全く平坦であれば、画像信号から得られる明暗のコントラストの状態は、既知であるストライプパターン1のコントラストの状態に一致する。図4(A)には、CCDカメラ2の受光パターン(画像)、CCDカメラ2の撮像素子における画素配列および撮像素子からの明暗を示す画像信号の一例が示されている。被評価物体3において表面変形がない場合には、画像信号における最初の3つの検出領域に例示されているようにコントラスト変化は現れない(図4(A)参照)。
The
しかし、被評価物体3における表面変形部分からの反射光による画像信号中では、コントラスト変化が生ずる。すなわち、被評価物体3の表面変形部分からの受光による模様は、非変形部分からの模様に比べて、拡大していたり縮小したりしている。例えば、拡大している場合にはコントラストは大きくなるが、検出領域から模様がはみ出すことがある。
However, a contrast change occurs in the image signal due to the reflected light from the surface deformation portion of the
よって、図4(B)に示すように、本来の最大値部分120aと最小値部分120bとが同一検出領域に入らなくなり、検出領域内でのコントラストは小さくなる。コントラストは、各検出領域において、(a−b)/(a+b)で定義される。また、縮小している場合には撮像素子で解像しきれなくなり、図4(C)に示すように、コントラストが小さくなる。従って、画像信号における白部分と黒部分との差を基準値と比較することによって、被評価物体3に表面変形があるかどうか評価できる。
Therefore, as shown in FIG. 4B, the original
なお、パターンの拡大や縮小がない場合でも、画像信号における明部分の値が下がったり、暗部分の値が上がったりすることがある。その場合にも、所定の大きさの検出領域内の明部分と暗部分との差を基準値と比較することによって、被評価物体に表面変形があるかどうか評価できる。図4(A)において、網部分は輝度が下がった白部分であり、その部分を含む検出領域では、検出領域内でのコントラストが小さくなる。 Even when the pattern is not enlarged or reduced, the value of the bright part in the image signal may decrease or the value of the dark part may increase. Even in that case, it is possible to evaluate whether or not the object to be evaluated has surface deformation by comparing the difference between the bright part and the dark part in the detection area of a predetermined size with the reference value. In FIG. 4A, the halftone portion is a white portion with reduced brightness, and the contrast in the detection region is small in the detection region including that portion.
しかし、例えばパターンの拡大を生じさせる表面歪みが発生したとしても、拡大の態様と検出領域との関係が異なると検出領域内でのコントラストが異なる。一例として、図4(D)に示すパターンと図4(E)に示すパターンとは同じように拡大しているが、検出領域への入り方が異なるので、検出領域内でのコントラストには差がある。本来、画像信号が図4(D)に示すようになった場合と図4(E)に示すようになった場合とでは同様の評価結果が得られるべきであるが、検出領域内のコントラストの相違のみにもとづいて表面形状を評価しようとすると、異なる結果となってしまう可能性がある。すなわち、検出領域内でのコントラストの相違のみにもとづいて表面形状の評価を行おうとするには限界がある。 However, for example, even if surface distortion that causes enlargement of the pattern occurs, the contrast in the detection region differs if the relationship between the enlargement mode and the detection region is different. As an example, the pattern shown in FIG. 4D and the pattern shown in FIG. 4E are enlarged in the same way, but since the way to enter the detection area is different, there is a difference in contrast in the detection area. There is. Originally, the same evaluation result should be obtained when the image signal is as shown in FIG. 4D and when the image signal is as shown in FIG. 4E. Attempting to evaluate the surface shape based solely on the differences may result in different results. That is, there is a limit in trying to evaluate the surface shape based only on the difference in contrast within the detection region.
本実施の形態では、以下に説明するように、検出領域内のコントラストの相違にもとづいて、高い精度で表面形状を評価することができ、結果として、歪みの検出可能範囲を広げることができる。 In the present embodiment, as described below, the surface shape can be evaluated with high accuracy based on the difference in contrast in the detection region, and as a result, the detectable range of distortion can be expanded.
図5は、ストライプパターン1の一例を示す説明図である。図5において、L1は暗部の幅を示し、L2は明部の幅を示す。L1+L2が明暗の周期(1/f)に相当する。周期の逆数は、パターンの空間周波数fである。以下、空間周波数fを基本周波数、その逆数を基本周期と呼ぶ。なお、透明樹脂フィルムに黒色部分を着色してストライプパターン1を実現する場合には、明部は透明部分に相当し、暗部は黒色部分に相当する。一例として、周期(1/f)は1.0mm程度であり、暗部の幅L1は100μm程度である。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the
図6は、演算装置4によって実現される機能ブロックの例を示すブロック図である。図3に示す演算装置4において、入力回路41は、CCDカメラ2から明暗を示す受光パターンの画像信号を入力し、それをメモリ42に格納する。シェーディング補正回路43は、メモリ41内の画像信号についてシェーディング補正を行って、光源100の光量分布がCCDカメラ2の撮像に与えた影響を除去する。平均化回路44は、シェーディング補正後の各検出領域における各画素の明暗について平均化フィルタ処理を行い、最大値抽出回路45および最小値抽出回路46に平均化された値を出力する。
FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of functional blocks realized by the
平均化のための検出領域はパターンの基本周波数の逆数(基本周期)に相当している。従って、平均化回路44は、各基本周期毎に画像信号を平均化する積分型のフィルタ等で構成される。最大値抽出回路45は、平均化回路44の出力の最大値を出力し、最小値抽出回路46は、平均化回路44の出力の最小値を出力する。そして、差演算回路47は、最大値抽出回路45の出力値と最小値抽出回路46の出力値との差、および検出領域の位置を示す信号を出力する。これらの最大値および最小値は、被評価物体3に想定されるうねりの周期に相当する領域について抽出される。例えば、この領域の幅は基本周波数の2〜10倍である。
The detection area for averaging corresponds to the reciprocal (basic period) of the fundamental frequency of the pattern. Therefore, the averaging circuit 44 is configured by an integral filter or the like that averages the image signal for each basic period. The maximum
次に、図7の説明図、図8のフローチャート、および図9の説明図を参照して表面形状の評価装置の動作を説明する。 Next, the operation of the surface shape evaluation apparatus will be described with reference to the explanatory diagram of FIG. 7, the flowchart of FIG. 8, and the explanatory diagram of FIG.
図7は、ストライプパターン1に対応するCCDカメラ2の撮像面の様子を示す説明図である。ただし、図7には、CCDカメラ2の撮像面の画素のうちE0〜E4の行の画素のみが示されている。また、本実施の形態では、ストライプパターン1における基本周期がCCDカメラ2における5画素に対応するように光学系が設定されている。従って、ここでは、平均化のための検出領域は5画素で構成される。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing the state of the imaging surface of the
図8は、評価装置の動作を示すフローチャートである。CCDカメラ2による撮像(具体的には、画像信号)は、演算装置4において、入力回路41を介してメモリ42に入力される。シェーディング補正回路43は、その時点で対象としている検出領域の前後数領域(対象としている検出領域を含む)の各画素についての画像信号の平均値を求める(ステップS11)。例えば、図7に示すE1の列のc領域を検出領域としている場合には、E1の列のb,c,d領域の各画素の平均値を求める。この処理によって、その検出領域周辺の背景の光量分布画像(シェーディング画像)に対応したものが得られる。もちろん、平均値をとる対象領域をさらに拡張してもよいし、E1の列の前後の列の領域を、平均値をとる対象領域に含めてもよい。
FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the evaluation apparatus. An image (specifically, an image signal) captured by the
シェーディング補正回路43は、さらに、得られた平均値で各画素の画像信号を割り算する(ステップS11)。この結果、光源100の面上の位置によって発光量に違いがあったとしても、その違いが撮像に与える影響は低減される。
The shading correction circuit 43 further divides the image signal of each pixel by the obtained average value (step S11). As a result, even if there is a difference in the amount of light emission depending on the position on the surface of the
なお、シェーディング補正の方法は、上述した方法に限られない。例えば、以下のような方法を用いることもできる。 The shading correction method is not limited to the method described above. For example, the following method can also be used.
(1)上述した方法において、各領域における各画素の平均をとる代わりに、各領域における各画素の画像信号のうちの中間値を用いる。 (1) In the method described above, instead of taking the average of each pixel in each region, an intermediate value of the image signals of each pixel in each region is used.
(2)上述した方法において、得られた平均値で各画像信号を割り算する代わりに、各画像信号から平均値を減算する。 (2) In the above-described method, instead of dividing each image signal by the obtained average value, the average value is subtracted from each image signal.
(3)各検出領域についてその都度シェーディング補正のための平均値を求めるのではなく、光源100からの光を直接に受光する等の方法によって、あらかじめシェーディング画像を求めておく。そして、各検出領域についてシェーディング補正を行う際に、既に求められているシェーディング画像における画像信号を用いて割り算処理や減算処理を行う。
(3) Instead of obtaining an average value for shading correction for each detection region each time, a shading image is obtained in advance by a method such as directly receiving light from the
図9は、受光パターンの明暗を示す画像信号および平均化信号の一例を示す波形図である。図9(A),(B),(C)の左側には、受光パターンの明暗を示す画像信号の一例が示されている。本実施の形態ではシェーディング補正回路43が設けられているので、具体的には、シェーディング補正回路43の出力信号が示されていることになる。被評価物体3が平坦である場合には受光パターンに拡大や縮小が生じないので、図9(A)に示されたように、受光パターンの周期は基本周期と一致する。 FIG. 9 is a waveform diagram showing an example of an image signal and an average signal indicating the brightness of the light receiving pattern. On the left side of FIGS. 9A, 9 </ b> B, and 9 </ b> C, an example of an image signal indicating the brightness of the light receiving pattern is shown. Since the shading correction circuit 43 is provided in the present embodiment, specifically, the output signal of the shading correction circuit 43 is shown. When the object to be evaluated 3 is flat, enlargement or reduction of the light receiving pattern does not occur, so that the period of the light receiving pattern coincides with the basic period as shown in FIG.
被評価物体3の表面に凹凸があると、屈折作用によってCCDカメラ2による受光パターンにおいてパターンの拡大または縮小が現れる。例えば、表面が凸になっている部分からの透過光ではパターンの拡大が生じ、凹になっている部分からの透過光ではパターンの縮小が生ずる。その結果、図9(B),(C)の左側に示されているように、受光パターンの周期が基本周期からずれる。よって、受光パターンにおけるパターンの周期が基本周期からずれていることを検出できれば、被評価物体3の表面に凹凸があることを検出できる。
If the surface of the object to be evaluated 3 has irregularities, the pattern is enlarged or reduced in the light receiving pattern by the
そこで、平均化回路43は、受光パターンの周期の基本周期からのずれを検出するために、検出領域中のシェーディング補正された各画素の明暗を平均化するようなフィルタ処理を行う(ステップS12)。本実施の形態では、ストライプパターン1における基本周期に対応する5画素によって1つの検出領域が構成されているので、平均化回路43は、5画素について画像信号を平均化する。図9(A),(B),(C)の右側には、平均化回路44の出力信号例が示されている。受光パターンの周期が基本周期と一致しているときには、平均化回路44は、1周期分の各信号を平均化した結果として図9(A)の右側に示すように値が一定である信号を出力する。
Therefore, the averaging circuit 43 performs a filtering process that averages the brightness of each pixel subjected to the shading correction in the detection region in order to detect a shift of the period of the light receiving pattern from the basic period (step S12). . In the present embodiment, since one detection region is constituted by five pixels corresponding to the basic period in the
被評価物体3の表面に凸部分がある場合には、平均化回路44の入力信号において、図9(B)の左側に示すように山部分と谷部分とが広がった信号が現れる。また、被評価物体3の表面に凹部分がある場合には、図9(C)の左側に示すように山部分と谷部分とが狭まった信号が現れる。平均化回路44は、図9(A)に示すように山部分および谷部分が変化していない信号が入力されると一定の所定値を出力するのであるが、図9(B)の左側に示すような受光パターンに拡大があった場合の信号が入力されたときには、平均化回路44は、図9(B)の右側に示すように、所定値に対して凹凸が生じた信号を出力する。
When there is a convex part on the surface of the
また、図9(C)の左側に示すような受光パターンに縮小があった場合の信号が入力されたときにも、図9(C)の右側に示すように、所定値に対して凹凸が生じた信号を出力する。平均化回路44の入力信号において山部分と谷部分との広がりまたは狭まりの程度が大きいほど、すなわち、被評価物体3の表面3aにおける凹凸の程度が大きいほど、平均化回路44の出力信号における凹凸の程度は大きい。
In addition, even when a signal when the light receiving pattern is reduced as shown on the left side of FIG. 9C is input, as shown on the right side of FIG. Output the resulting signal. In the input signal of the averaging circuit 44, the greater the degree of expansion or narrowing of the crests and valleys, that is, the greater the degree of unevenness in the
本実施の形態では、平均化回路44の出力を評価するために、最大値抽出回路45、最小値抽出回路46および差演算回路47が設けられている。最大値抽出回路45は、平均化回路44からの各検出領域における平均化された信号を入力し、その領域中の最大値を抽出する(ステップS13)。最大値抽出回路45は、例えば、一検出領域すなわち基本周期中の最大値を出力するフィルタで構成される。また、最小値抽出回路46は、平均化回路44からの各検出領域における平均化された信号を入力し、その領域中の最小値を抽出する(ステップS13)。最小値抽出回路46は、例えば、一検出領域すなわち基本周期中の最小値を出力するフィルタで構成される。
In the present embodiment, a maximum
差演算回路47は、最大値抽出回路45の出力と最小値抽出回路46の出力との差を演算する(ステップS14)。差演算の対象は、一検出領域内、または、近隣の複数の検出領域である。例えば、隣接する2つや3つの検出領域である。隣接する2つの検出領域を差演算対象とした場合には、2つの検出領域内での最大値と最小値との差が差演算回路47から出力される。
The
もちろん、平均化回路44が扱う検出領域のサイズと差演算回路47が扱う範囲のサイズとは、色々に異ならせてよい。例えば、差演算回路47が、平均化回路44が扱う検出領域の2〜10倍の大きさの範囲について最大値と最小値との差を求めるようにしてもよい。また、最大値抽出回路45および最小値抽出回路46の対象領域を、平均化回路44が扱う検出領域と異ならせるようにしてもよい。
Of course, the size of the detection area handled by the averaging circuit 44 and the size of the range handled by the
そして、演算結果である差信号と、そのときに対象としていた検出領域の位置を示す位置信号を出力する。被評価物体3の表面3aに歪みがない場合には、図9(A)に示すように平均化回路44の出力は一定になるので、差演算回路47が出力する差信号は値0を示す。しかし、被評価物体3の表面3aに凹凸がある場合には、差信号は0ではない値を示す。しかも、差信号の値は凹凸の程度に対応している。従って、差演算回路47が出力する差信号の値および位置信号にもとづいて、被評価物体3の表面3aの変形の程度および変形している位置を特定できる。換言すれば、差演算回路47が出力する差信号の値および位置信号にもとづいて被評価物体3の表面形状の評価を行うことができる(ステップS15)。
And the difference signal which is a calculation result, and the position signal which shows the position of the detection area | region made into object at that time are output. When the
なお、ステップS15の表面形状の評価は、検査者によって実行されてもよいが、演算装置4に、差信号の値と位置信号とにもとづく評価結果を決定して出力する評価機能を含めるようにしてもよい。評価機能による評価結果の出力は、例えば、画面表示や印刷出力である。また、評価機能は、例えば、差信号の値をあらかじめ決められているしきい値と比較し、しきい値を越えている場合に、欠点がある旨を、被評価物体3の表面3aにおける対応位置を示すデータとともに出力するような機能である。
The evaluation of the surface shape in step S15 may be executed by an inspector, but the
また、例えば、図4(D),(E)に示されたような場合であっても、差演算回路47が近隣の複数の検出領域にわたって、または検出領域を越えた範囲を演算対象の範囲として最小値と最大値との差を出力するようにすれば、図4(D)と図4(E)に示された場合とで、同様の差信号が出力される。よって、本発明による方法によれば、凹凸の検出可能範囲をより広げることができる。
Further, for example, even in the case shown in FIGS. 4D and 4E, a range in which the
また、被評価物体3の表面形状に変化があるが受光パターンの拡大や縮小がない場合で、CCDカメラ2から出力される画像信号における明部分の値が下がったり暗部分の値が上がったりしたときにも、平均化回路44によって平均化された信号には凹凸が現れる。従って、本実施の形態の方法によって、そのような表面形状の変化も検出される。
Further, when the surface shape of the object to be evaluated 3 is changed but the light receiving pattern is not enlarged or reduced, and the value of the bright part or the value of the dark part in the image signal output from the
なお、平均化回路44、最大値抽出回路45、最小値抽出回路46および差演算回路47は、メモリ42に格納された被評価物体2の所定領域における全面に対応した画像信号を逐次的に処理してもよいし、メモリ42内の2次元画像を一括処理するようにしてもよい。また、検出領域内の明暗を示す信号を平均化する方法に代えて領域内の明暗の標準偏差を出力してもよいし、平均化処理された信号の微分をとって被評価物体2の表面形状を評価することもできる。
Note that the averaging circuit 44, the maximum
[例1]次に、接触式測定機による測定結果と、本実施の形態の評価装置における評価を比較した結果について説明する。図10(A)〜(E)は、5枚の板ガラスをサンプルA〜Eとして、それぞれ、一断面について片面の表面形状を接触式測定機で測定した結果を示す。各サンプルA〜Eは、厚さ0.7mm,300mm角の板ガラスである。また、被評価物体である各サンプルA〜Eには、半ピッチが10〜15mm程度のうねりがある。 [Example 1] Next, the result of comparison between the measurement result obtained by the contact-type measuring instrument and the evaluation by the evaluation apparatus according to the present embodiment will be described. FIGS. 10A to 10E show the results of measuring the surface shape of one side with respect to one cross section using a contact-type measuring machine, using five plate glasses as samples A to E, respectively. Each sample A to E is a plate glass having a thickness of 0.7 mm and a 300 mm square. Further, each sample A to E, which is an object to be evaluated, has a swell with a half pitch of about 10 to 15 mm.
図11(A)〜(E)は、サンプルA〜Eと光軸を30゜傾け、CCDカメラ2においてf25のレンズを用い絞りF16という条件での、平均化回路44の出力を示す。使用したストライプパターン1は白黒の1ピッチが6mmであり、サンプル面上では1画素が1mm強、画像上では1ピッチが5画素程度になるようにした。図11(A)〜(E)に示す結果が得られたそれぞれのサンプルA〜Eは、図10(A)〜(E)に示す結果が得られたそれぞれのサンプルA〜Eと同じものである。
FIGS. 11A to 11E show the outputs of the averaging circuit 44 under the conditions that the optical axis is tilted by 30 ° with the samples A to E and the lens F25 is used in the
上述したように、図11(A)〜(E)には、受光パターンの周期が基本周期とずれた部分、すなわち、板ガラスの表面の凹凸がある箇所に対応した部分に山部分または谷部分が現れている。実際には、板ガラスの表面形状とパターンの位相との関係に応じて、板ガラスの表面の凹部分が図11(A)〜(E)における山部分に対応したり谷部分に対応したりする。しかし、山部分に対応した場合も谷部分に対応した場合も、山部分と谷部分との差の絶対値と、板ガラスの表面の凹凸の程度との間には相関がある。 As described above, in FIGS. 11A to 11E, there are crests or troughs in the part where the period of the light receiving pattern is shifted from the basic period, that is, in the part corresponding to the part where the surface of the plate glass is uneven. Appears. Actually, depending on the relationship between the surface shape of the plate glass and the phase of the pattern, the concave portion on the surface of the plate glass corresponds to the peak portion or the valley portion in FIGS. However, there is a correlation between the absolute value of the difference between the peak portion and the valley portion and the degree of unevenness on the surface of the plate glass in both cases corresponding to the peak portion and the valley portion.
また、図11(A)〜(E)は、サンプルの帯状の一領域についての受光パターンの周期が基本周期とずれた部分の分布を示しているが、そのような分布にもとづいてその断面についての表面平坦度を直ちに評価できる。そして、サンプルの全断面についての分布を出力するようにすれば、サンプルの全面の表面平坦度を直ちに評価できる。 Further, FIGS. 11A to 11E show the distribution of a portion in which the period of the light receiving pattern in one band-like region of the sample is shifted from the basic period, and the cross section is based on such distribution. The surface flatness of can be immediately evaluated. If the distribution of the entire cross section of the sample is output, the surface flatness of the entire surface of the sample can be immediately evaluated.
図12は、形状値と測定値との相関を示す説明図である。形状値として、各サンプルの表面形状における隣り合う凸部と凹部の差のうちの最大値(真の値)を用いている。また、測定値として、上述した実施の形態の評価装置において、各サンプルについての差演算回路47から出力された差信号のうちの最大値を用いている。図12に示すように、形状値と測定値とはよく相関している。相関係数は0.81となっている。
FIG. 12 is an explanatory diagram showing the correlation between the shape value and the measured value. As the shape value, the maximum value (true value) of the differences between adjacent convex portions and concave portions in the surface shape of each sample is used. Moreover, in the evaluation apparatus of the embodiment described above, the maximum value of the difference signals output from the
実施の形態2.
図13は、本発明による表面形状の評価装置の第2の実施の形態の構成例を示す構成図である。なお、本実施の形態では、表面形状の評価装置としてのうねり形状の測定装置を示す。図13に示すように、測定装置は、移動する輝点6から発せられ被評価物体3としての板ガラスの表面で反射された光を受光して反射像を形成するCCDカメラ2と、CCDカメラ2による反射像の軌跡を入力してうねり形状を算出する計算機等の演算装置4とを含む。
FIG. 13: is a block diagram which shows the structural example of 2nd Embodiment of the surface shape evaluation apparatus by this invention. In this embodiment, a waviness shape measuring device as a surface shape evaluating device is shown. As shown in FIG. 13, the measuring apparatus receives a light emitted from a moving
なお、ここではCCDカメラ2を例示するが、CCDカメラ2に代えて、エリアカメラ、ラインカメラ、ビデオカメラ、スティルカメラ等いずれの方式のものでも使用可能である。また、フォトセンサを配列させたものなど輝点6の反射像を特定できるものであれば、いずれの受光装置を使用してもよい。
Although the
図14は、本実施の形態における表面形状の評価方法の概略工程を示すフローチャートである。図14に示すように、この発明による表面形状の評価方法では、まず、移動速度が既知の移動する輝点6の被評価物体3の表面での反射光をCCDカメラ2で受光し、移動する反射像を得る(ステップS21)。被評価物体3の表面にうねりがある場合には、CCDカメラ2で撮像される反射像の軌跡は、うねりの全くない理想的平面が与える反射像の軌跡からずれる。すなわち、理想的平面が与える反射像の軌跡に対して先行したり遅れたりする。
FIG. 14 is a flowchart showing a schematic process of the surface shape evaluation method in the present embodiment. As shown in FIG. 14, in the surface shape evaluation method according to the present invention, first, the
そこで、得られた反射像の理想的平面による反射像に対するずれ(先行情報または遅延情報)から、被評価物体3の表面のうねり形状の傾き(微分値)を算出する(ステップS22)。そして、被評価物体3の表面がほぼ平面であることを拘束条件として、積分演算によってうねり形状を得る(ステップS23)。 Therefore, the inclination (differential value) of the swell shape of the surface of the object to be evaluated 3 is calculated from the deviation (preceding information or delay information) of the obtained reflected image with respect to the reflected image by the ideal plane (step S22). Then, with the constraint that the surface of the object to be evaluated 3 is substantially flat, a wavy shape is obtained by integral calculation (step S23).
次に、図15〜図20の説明図を参照して、図13に示された装置および図14に示された表面形状の評価方法について説明する。 Next, the apparatus shown in FIG. 13 and the surface shape evaluation method shown in FIG. 14 will be described with reference to the explanatory diagrams of FIGS.
図15は、被測定物のうねり形状の測定状況を示す説明図である。図15に示すように、輝点6の反射像19は、CCDカメラ2の受光素子による受光面7に結像する。輝点6を出射した光は、光路8を経て被評価物体3の表面で反射されて受光面7に到達する。なお、ここでは、輝点6が所定の一定速度で移動する場合を例にする。
FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating a measurement state of the undulation shape of the object to be measured. As shown in FIG. 15, the reflected
上述したように、板ガラス表面にうねりがある場合には、得られた反射像19の各時刻における位置は、理想的表面で反射された光による反射像の位置に対して、先行したり遅れたりする。図16は、反射像19の軌跡が理想的平面による反射像26に対して先行している状況を示す説明図である。また、図17は、反射像19の軌跡が理想的平面による反射像26に対して遅延している状況を示す説明図である。図16および図17において、実線で示される光路8Aは実際の光路を示している。輝点6から出射した光は、板ガラス表面の反射点12で反射された後CCDカメラ2のレンズ中心30を経て受光面7に到達し反射像19を形成する。
As described above, when there is a undulation on the surface of the plate glass, the position of the obtained reflected
破線で示される光路8Bは、板ガラス表面が理想的平面である場合において、輝点6から出射した光が板ガラス表面の反射点13で反射された後CCDカメラ2のレンズ中心30を経て受光面7に到達する光路を示す。この場合、受光面7において、図16および図17に示された反射像26が形成される。ただし、反射像26は、板ガラス表面が理想的平面であると仮定した場合において形成される像であって、現実に形成されるものではない。
An optical path 8B indicated by a broken line is a
輝点6は所定の速度で移動させられるので、板ガラス表面が理想的表面であるならば、反射像26も受光素子による受光面7において所定速度で移動する。輝点6の移動速度が決まっていれば、演算装置4は各時刻において、理想的表面で反射された光による反射像26の位置を認識できる。演算装置4は、理想的表面で反射された光による反射像26の位置を認識できるので、実際に得られた反射像19の位置の反射像26からのずれ量(先行量または遅延量)を知ることができる。
Since the
図18は、反射像19の軌跡が理想的平面による反射像26に対して先行する場合の先行の程度とうねり形状の傾き(微分値)との関係を示す説明図である。また、図19は、反射像19の軌跡が理想的平面による反射像26に対して遅延する場合の遅延の程度とうねり形状の傾き(微分値)との関係を示す説明図である。
FIG. 18 is an explanatory diagram showing the relationship between the degree of preceding and the inclination (differential value) of the wavy shape when the locus of the reflected
図18および図19において、αは、レンズ中心30から光路8Bに延ばしたベクトルを基準とした場合のレンズ中心30から光路8Aに延ばしたベクトルが形成する角度である。βは、レンズ中心30から光路8Bに延ばしたベクトルを基準とした場合のレンズ中心30から鉛直下方に延ばしたベクトルが形成する角度である。γは、輝点6から鉛直下方に延ばしたベクトルを基準とした場合の輝点6から光路8Aに延ばしたベクトルが形成する角度である。そして、δは、反射点12の垂線ベクトルを基準とした場合の反射点12におけるうねり表面の法線ベクトルが形成する角度(法線ベクトルの傾き)である。
In FIG. 18 and FIG. 19, α is an angle formed by a vector extending from the
いずれの角度も、基準とするベクトルから反時計方向に傾く場合に正の値をとるとする。従って、図18に示された状況において、α<0,δ<0であり、図19に示された状況において、α>0,δ>0である。 Any angle assumes a positive value when tilted counterclockwise from the reference vector. Therefore, in the situation shown in FIG. 18, α <0, δ <0, and in the situation shown in FIG. 19, α> 0, δ> 0.
法線ベクトルの傾きδは、(1)式のように表される。うねり形状をz=f(x)なる関数で表現すると、うねり形状の傾き(微分値)=tanδは、(2)式で表される。x軸およびz軸は図20に示すようにとられ、x=0の点は、例えば、被評価物体3の表面の左端に設定される。
The slope δ of the normal vector is expressed as in equation (1). When the undulation shape is expressed by a function z = f (x), the inclination (differential value) = tan δ of the undulation shape is expressed by equation (2). The x axis and the z axis are taken as shown in FIG. 20, and the point where x = 0 is set at the left end of the surface of the
従って、うねり形状zは、(3)式のように求められる。(3)式において、Cは積分定数である。被評価物体3としてフラットパネルディスプレイに用いられるガラス基板として利用される板ガラスを想定すると、板ガラスの表面形状は、細かなうねりがあるかもしれないがほぼ平坦である。従って、(4)式に示す関係が成り立つと考えてよい。すなわち、板ガラス表面におけるうねりの平均値は0であるという条件を付加する。すると、(3)式における積分定数Cは、(4)式の拘束条件を満足するように決定することができる。ただし、(4)式において、理想的表面をz=0の平面としている。 Therefore, the undulation shape z is obtained as shown in Equation (3). In the equation (3), C is an integral constant. Assuming a plate glass used as a glass substrate used for a flat panel display as the object to be evaluated 3, the surface shape of the plate glass may be almost flat although there may be fine undulations. Therefore, it can be considered that the relationship shown in the equation (4) holds. That is, the condition that the average value of the undulation on the surface of the plate glass is 0 is added. Then, the integration constant C in the equation (3) can be determined so as to satisfy the constraint condition in the equation (4). However, in equation (4), the ideal surface is a plane with z = 0.
具体的には以下のような処理が行われる。演算装置4は、CCDカメラ2から各時刻における受光面7における反射像19を入力し、各時刻における反射像19の位置情報を得る。また、輝点6の移動速度はあらかじめ定められている一定速度であるので、各時刻における輝点6の位置および理想的平面による反射像26の位置情報も認識できる。反射像19,26の受光面7における位置は、板ガラス表面における反射点12,13の位置に対応している。
Specifically, the following processing is performed. The
また、レンズ中心30の位置も定まったものである。各時刻における輝点6の位置が認識でき、各時刻における反射点12,13の位置は反射像19,26の受光面7における位置から決定でき、また、レンズ中心30の位置も既知であるので、演算装置4は、各時刻における各角度α,β,γを算出することができる。従って、(1)式にもとづいて各時刻におけるδを計算できる。なお、各時刻における反射点12の位置は、(2)式〜(4)式におけるxの値である。
The position of the
各時刻におけるδが算出されたので、演算装置4は、容易に各時刻におけるtanδ(=f’(x))の値を算出できる。各時刻におけるf’(x)が、f’(x1),f’(x2),f’(x3),・・・,f’(xn)のようにn個得られたとし、Δ(x)を以下のように定義する。
Δ(x1)=(f’(x1)+f’(x2))×(x2−x1)/2
Δ(x2)=(f’(x2)+f’(x3))×(x3−x2)/2
・
・
Δ(x(n-1) )=(f’(x(n-1) )+f’(xn))×(xn−x(n-1) )/2
Since δ at each time is calculated, the
Δ (x1) = (f ′ (x1) + f ′ (x2)) × (x2−x1) / 2
Δ (x2) = (f ′ (x2) + f ′ (x3)) × (x3−x2) / 2
・
・
Δ (x (n−1)) = (f ′ (x (n−1)) + f ′ (xn)) × (xn−x (n−1)) / 2
うねり形状は、f’(x)を数値積分することにより求めることができる。具体的には、演算装置4は、
f(xn)=Δ(x1)+Δ(x2)+・・・+Δ(x(n-1) )
を算出することにより、各xにおけるうねりの高さを得る。
The waviness shape can be obtained by numerical integration of f ′ (x). Specifically, the
f (xn) = Δ (x1) + Δ (x2) +... + Δ (x (n−1))
To obtain the height of the undulation at each x.
このようにして得られたうねり形状は必ずしも(4)式を満たすとは限らないが、演算装置4は、(3)式における積分定数Cを、
C=−(f(x1)+f(x2))×(x2−x1)/2
−(f(x2)+f(x3))×(x3−x2)/2
・
・
−(f(x(n-1) )+f(xn))×(xn−x(n-1) )/2
のように定めることにより、(4)式を満たすうねり形状を得ることができる。
The swell shape obtained in this way does not necessarily satisfy the equation (4), but the
C = − (f (x1) + f (x2)) × (x2−x1) / 2
− (F (x2) + f (x3)) × (x3−x2) / 2
・
・
-(F (x (n-1)) + f (xn)) * (xn-x (n-1)) / 2
By defining as described above, a wavy shape satisfying the expression (4) can be obtained.
[例2]次に、本実施の形態の方法によって被評価物体として板ガラスを実測した例を示す。この例では、図21に示された光学系位置関係を用いた。図21において、aは被評価物体3(この例では、板ガラス)の端部とCCDカメラ2のレンズ中心30からおろした垂線との間の距離、bは被評価物体3の幅、cはストライプパターン上の点とレンズ中心30との間の距離、hは理想的平面(板ガラスの表面のうねりの平均的平面)からのレンズ中心30の高さである。
[Example 2] Next, an example is shown in which a plate glass is actually measured as an object to be evaluated by the method of the present embodiment. In this example, the optical system positional relationship shown in FIG. 21 was used. In FIG. 21, a is the distance between the end of the object to be evaluated 3 (in this example, a sheet glass) and a perpendicular drawn from the
シミュレーションにおいて、輝点6、理想的平面およびレンズ中心30の位置関係は既知であるとした。具体的には、a=450mm、b=250mm、c=1300mm、h=28.43mmとした。
また、被測定物体3の表面のうねり形状を振幅a1 ,a2 、波長L1 ,L2 を有する(5)式で表される関数で表現した。
In the simulation, the positional relationship among the
Further, the waviness shape of the surface of the object to be measured 3 is expressed by a function represented by the equation (5) having amplitudes a1 and a2 and wavelengths L1 and L2.
図22(A)は、(5)式においてa1 =0.00005mm、L1 =10mm、a2 =0.0mm、L2 =20.0mmとした場合のうねり形状を示す波形図である。図22(B)は、図21に示された位置関係を有する光学系および図22(A)に示された表面形状を有する被測定物を対象として上述した測定方法を実施した場合に得られたうねり形状を示す波形図である。図22(B)に示すうねり形状は、図22(A)に示されたうねり形状とほぼ一致している、すなわち、本発明による方法によって、うねり形状が正しく測定できることが確認された。 FIG. 22A is a waveform diagram showing a waviness shape when a1 = 0.00005 mm, L1 = 10 mm, a2 = 0.0 mm, and L2 = 20.0 mm in equation (5). 22B is obtained when the above-described measurement method is performed on the optical system having the positional relationship shown in FIG. 21 and the measurement object having the surface shape shown in FIG. It is a wave form diagram which shows a wave shape. It was confirmed that the undulation shape shown in FIG. 22 (B) substantially coincides with the undulation shape shown in FIG. 22 (A), that is, the undulation shape can be measured correctly by the method of the present invention.
図23(A)は、(5)式においてa1 =0.00005mm、L1 =10mm、a2 =0.00005mm、L2 =20.0mmとした場合のうねり形状を示す波形図である。図23(B)は、図21に示された位置関係を有する光学系および図23(A)に示された表面形状を有する被測定物を対象として上述した測定方法を実施した場合に得られたうねり形状を示す波形図である。図23(B)に示すうねり形状は、図23(A)に示されたうねり形状とほぼ一致している、すなわち、本発明による方法によって、表面形状が正しく測定できることが確認された。 FIG. 23A is a waveform diagram showing a waviness shape when a1 = 0.00005 mm, L1 = 10 mm, a2 = 0.00005 mm, and L2 = 20.0 mm in the equation (5). FIG. 23B is obtained when the above-described measurement method is performed on the optical system having the positional relationship shown in FIG. 21 and the object to be measured having the surface shape shown in FIG. It is a wave form diagram which shows a wave shape. It was confirmed that the undulation shape shown in FIG. 23B substantially coincides with the undulation shape shown in FIG. 23A, that is, the surface shape can be measured correctly by the method according to the present invention.
また、本発明による表面形状の評価方法では、観測値にもとづく角度算出計算および積分のための加減算処理を行えばよいので、演算装置4の演算量はさほど多くない。
Further, in the surface shape evaluation method according to the present invention, the calculation amount of the
図24は、移動する輝点6の一実現例を示す説明図である。この例では、レーザ光源21からの光を移動可能なミラー22で反射させ、反射光がスクリーン23に照射されるようにする。このようにした場合、反射光のスクリーン23における照射点を、輝点6として使用することができる。ここで、スクリーン23上で輝点6が等速で移動するようにミラー22を移動させれば、等速で移動する輝点6が実現される。なお、図24にはミラー22が移動していく形態が示されているが、実際にミラー22が移動する形態に代えて、ポリゴンミラーのような回転ミラーと補正ミラーとを用いて、ミラー移動を容易に実現することができる。
FIG. 24 is an explanatory diagram showing an example of realization of the moving
なお、上記の実施の形態では、被評価物体3の表面における異なる地点による各反射像19を形成可能な基準体であって位置が特定されうる基準体として、等速で移動する輝点6を用いた例について説明した。しかし、移動速度があらかじめ決められていれば、輝点6の移動速度が等速でなくても本発明を適用できる。また、基準体として、そのように作成された輝点6に限らず、自身が移動する物理的な点(物点)を使用してもよい。
In the above-described embodiment, the
物点として、例えば、そのものが移動する点光源や、照明環境下に置かれた移動可能な点を用いることができる。物点として移動する点光源を用いた場合には反射像19は明点となり、物点として照明環境下に置かれた移動可能な点を場合には反射像19は暗点となる。なお、輝点および物点は数学的な意味での点ではなく、現実には、ある程度の広がりをもつ領域となる。
As the object point, for example, a point light source that moves itself or a movable point placed in an illumination environment can be used. When a point light source moving as an object point is used, the reflected
上記の実施の形態では一次元のうねり形状を測定する場合について説明したが、被測定物体3の全表面にわたってうねり形状を測定する場合には、例えば、図25に示すように、被測定物体3を光路8Aと直交する方向に移動させればよい。そして、演算装置4は、被測定物体3の表面の各列(図25において破線間で示される仮想的な各列)について上述した演算を実施する。なお、図25には被測定物1が移動する場合を示したが、輝点6を、光路8Aと直交する方向に移動させてもよい。
In the above-described embodiment, the case where the one-dimensional waviness shape is measured has been described. However, when the waviness shape is measured over the entire surface of the measured
図26は、この発明の他の実施の形態の表面形状の評価装置の概略構成例を示す構成図である。本実施の形態では、被評価物体3としての板ガラスの表面における異なる地点による各反射像19を形成可能な基準体であって位置が特定されうる基準体として、移動する輝点6に代えて、輝度ピッチが既知であるストライプパターン61が用いられる。ストライプパターン61の各高輝度部分62からの光の板ガラス表面による反射像はCCDカメラ2で撮像された後、演算装置4に入力する。
FIG. 26 is a block diagram showing a schematic configuration example of a surface shape evaluation apparatus according to another embodiment of the present invention. In the present embodiment, instead of the moving
ストライプパターン61において輝度ピッチは既知であるから、演算装置4は、被評価物体3の受光面7における理想的平面による反射像26の各位置を認識することができる。演算装置4は、理想的平面による反射像26の各位置からの実際の反射像19の位置のずれにもとづいて、上述した演算によってうねり形状を算出する。このように、移動する輝点6の時間情報(各時刻における反射像19,26の位置情報)に代えて、ストライプパターン61の空間情報(各高輝度部分62に対応した反射像19,26の位置情報)を用いても、板ガラス表面のうねり形状を測定することができる。
Since the luminance pitch is known in the stripe pattern 61, the
[例3]次に、本実施の形態の方法によって被測定物として板ガラスを実測した例を示す。この例では、図21に示された光学系位置関係を用い、具体的には図26に示された装置を用いた。図21において、aは被測定物体3の端部とレンズ中心30からおろした垂線との間の距離、bは被測定物1の幅、cは輝点6とレンズ中心30との間の距離、hは理想的平面(被測定物体3の表面のうねりの平均的平面)からのレンズ中心30の高さである。
[Example 3] Next, an example is shown in which a plate glass is actually measured as an object to be measured by the method of the present embodiment. In this example, the optical system positional relationship shown in FIG. 21 was used, and specifically, the apparatus shown in FIG. 26 was used. In FIG. 21, a is the distance between the end of the object to be measured 3 and the perpendicular line from the
ストライプパターン1の設置位置、理想的平面、およびレンズ中心30の位置関係は既知であるとした。具体的には、a=225mm、b=300mm、c=750mm、h=60mmとした。また、使用したストライプパターン1の高輝度部および低輝度部の1周期を1mmとした。従って、被評価物体3の中心上では1周期は0.5mmである。そして、CCDカメラ2において絞りF16、焦点距離55mmのレンズを用いた。ストライプパターン1における画素分解能は約0.09mm、被評価物体3の中心上で画素分解能は約0.04mmとなり、ストライプパターン1における1周期は11〜12画素に相当する。
The positional relationship between the installation position of the
図27(A)は、接触式測定機によって被評価物体3の表面形状を測定した結果を示す。また、図27(B)は、同じ被評価物体3に対して本実施の形態による方法を実施して得られた表面形状を示す。図27(B)に示された表面形状は、図27(A)に示された表面形状にほぼ一致しているので、本発明によって表面形状が正しく測定できていることがわかる。
FIG. 27A shows the result of measuring the surface shape of the
図10に示された各形状のサンプルの表面形状を測定した例では、各サンプルにおいて半ピッチが10〜15mm程度のうねりがあるのに対して、パターンの白黒の1ピッチが6mmであるような比較的両者が近接している条件で測定が行われた。 In the example of measuring the surface shape of the sample of each shape shown in FIG. 10, the half pitch of each sample has a swell of about 10 to 15 mm, whereas the black and white pitch of the pattern is 6 mm. Measurements were made under relatively close conditions.
そのような条件では、基本周期からのずれ量と表面形状との間に直接相関があるので凹凸のレベルに高い相関がある。従って、図10に示された各形状のサンプルの表面形状を測定した例ではサンプル面で1画素が1mm程度になるようにしたが、そのような解像度の低い条件でも十分に凹凸レベルを評価することができる。 Under such conditions, since there is a direct correlation between the deviation from the basic period and the surface shape, there is a high correlation in the level of unevenness. Therefore, in the example in which the surface shape of each shape sample shown in FIG. 10 is measured, one pixel is set to about 1 mm on the sample surface. However, the unevenness level is sufficiently evaluated even under such a low resolution condition. be able to.
一方、上記の例(図27(B)に示された波形を得た例)のように、被評価物体3の中心上での1周期が0.5mmというような、うねりの半ピッチに比べて十分小さい場合には、既に説明したような最大値と最小値との差を算出するまでもなく、表面形状の変化の絶対値(うねり形状の傾きの絶対値)は基本周期からのずれ量の絶対値に関しても相関がある。よって、そのような場合には、画像から算出した基本周期のずれ量の絶対値をピーク毎にプラスマイナス反転させて積分することによって、表面形状を算出することができる。そのような算出方法によれば計算が簡易化される。なお、ピーク毎に正負反転させるのは、絶対値で得られるデータを本来の凹凸に関するデータに戻すためである。また、ずれ量の絶対値に代えてずれ量の二乗値を用いても、値は異なるものの、同様の結果が得られる。
On the other hand, as in the above example (an example in which the waveform shown in FIG. 27B is obtained), compared with a half pitch of undulation such that one period on the center of the
[例4]図28(B)は、例3と同一の条件で画像を撮像した場合の基本周期からのずれ量の絶対値を示す。ただし、この例では、演算装置4は、基本周期でスムージング処理を施して平均化された値を算出し、算出された値と、5周期分の平均であるシェーディング信号との差の絶対値を、基本周期からのずれ量の絶対値とする。すなわち、平均化信号の増減の絶対値を、明暗周期の基本周期からのずれ量とする。
[Example 4] FIG. 28B shows the absolute value of the deviation from the basic period when an image is captured under the same conditions as in Example 3. FIG. However, in this example, the
被評価物体3の変形によって基本周期からのずれが生ずるときには、パターンの位相によって、スムージング幅に明るい部分が多い場合と暗い部分が多い場合とのどちらの可能性もある。そこで、どちらの場合も評価できるように絶対値をとっている。図28(A)は、接触式測定機によって被評価物体3の表面形状を測定し、その微分の絶対値を算出した結果を示す。
When a deviation from the basic period occurs due to the deformation of the
また、図29(A)は、接触式測定機による被測定物体3の表面形状の測定結果を示す。図29(B)は、図29(B)に示された結果を極小値毎に正負反転し、それを積分することによって得られた形状を示す。両者の形状は酷似しているので、基本周期のずれ量の絶対値(または二乗値)をピーク毎にプラスマイナス反転させて積分することによって、表面形状を評価できることがわかる。
FIG. 29A shows the measurement result of the surface shape of the
以上に説明したように、本実施の形態では、被評価物体3の表面3aからの反射光による受光画像における明暗周期の基本周期からのずれにもとづいて被評価物体3の表面形状を評価するので、表面形状における歪み等を短時間でより精度よく評価できる。また、受光画像における基本周期に対応した領域の明暗を平均化し、平均化された信号にもとづいて被評価物体3の表面形状を評価することによって、歪み等の検出可能範囲を広げることができる。
As described above, in the present embodiment, the surface shape of the object to be evaluated 3 is evaluated based on the deviation of the light / dark period from the basic period in the received light image by the reflected light from the
また、被評価物体3の裏面3bに、該裏面3bに到来した光の反射を抑制する反射抑制層20が配置されているので、裏面反射像の影響が低減されたCCDカメラ2からの画像信号を用いて、被評価物体3の表面形状を精度よく評価することができる。
Further, since the
以下、具体的な実施例を説明する。 Hereinafter, specific examples will be described.
実施例1.
図30は、評価装置の第1の実施例を示す模式図である。本実施例では、評価装置は、被評価物体の一例であるガラス基板として利用される板ガラス300の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス300を搬送するための複数の駆動ローラ201,202,203が設けられている。光源(図示せず)は、いずれか1つ以上の駆動ローラの直上に向けてストライプパターン1を照射するような位置に設置されている。図30には、駆動ローラ202の直上に対して光を照射する位置に設置されていることが例示されている。なお、本実施例および以下の実施例において、板ガラス300の屈折率は1.5であるとする。
Example 1.
FIG. 30 is a schematic diagram showing a first example of the evaluation apparatus. In the present embodiment, the evaluation apparatus is provided in the conveyance path of the
駆動ローラ202の近傍には、駆動ローラ202に対して水滴を噴射する水噴射装置210が設けられている。水噴射装置210から噴射された水滴は駆動ローラ202の表面に付着する。駆動ローラ202は、水滴が付着した状態で回転するので、ストライプパターン1が照射される位置では、板ガラス300の裏面3bに水が存在する状態になる。従って、光が照射される位置では、図1(B)に示された状態に相当する状態ができる。
In the vicinity of the
よって、CCDカメラ2に接続された演算装置4がステップS11〜S15の処理(図8参照)またはステップS21〜S23の処理(図14参照)を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス300の表面形状を精度よく評価することができる。
Therefore, the
なお、評価装置は板ガラス300の搬送経路に設けられているが、本実施例において、板ガラス300が搬送されているときに評価が実行されることは必須のことではなく、板ガラス300が載置台等に載置された状態(静止している状態)で評価を行ってもよい。
In addition, although the evaluation apparatus is provided in the conveyance path | route of the
また、水噴射装置210から水滴を駆動ローラ202の表面に噴射することに代えて、他の手段によって、駆動ローラ202の表面に水を付着させるようにしてもよい。例えば、水分を含むことが可能な部材(例えば、スポンジ)を駆動ローラ202に接触させるようにしてもよい。また、板ガラス300が静止している状態で評価を実施する場合には、水分を含むことが可能な部材を、板ガラス300における評価部位の裏面に接触させるようにしてもよい。
Further, instead of ejecting water droplets from the
実施例2.
図31は、評価装置の第2の実施例を示す模式図である。本実施例でも、評価装置は、被評価物体の一例である板ガラス300の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス300を搬送するための複数の駆動ローラ221,222,223が設けられている。光源(図示せず)が、ストライプパターン1を照射する位置の裏面(具体的には、搬送される板ガラス300の裏面側)には水蒸気雰囲気220が設けられている。例えば、板ガラス300の裏面が水蒸気に曝されるように形成された水蒸気室が設けられる。
Example 2
FIG. 31 is a schematic diagram showing a second example of the evaluation apparatus. Also in the present embodiment, the evaluation apparatus is provided in the conveyance path of the
従って、評価のための光が照射される位置では、板ガラス300の裏面3bに水が存在する状態になる。従って、光が照射される位置では、図1(B)に示された状態に相当する状態ができる。よって、CCDカメラ2に接続された演算装置4がステップS11〜S15の処理(図8参照)を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス300の表面形状を精度よく評価することができる。
Accordingly, water is present on the
なお、評価装置は板ガラス300の搬送経路に設けられているが、本実施例において、板ガラス300が搬送されているときに評価が実行されることは必須のことではなく、板ガラス300が載置された状態(静止している状態)で評価を行ってもよい。
In addition, although the evaluation apparatus is provided in the conveyance path | route of the
また、水蒸気室には水蒸気または湯気が充満されるが、板ガラス300の屈折率に近い値の屈折率の液体であれば、水以外の液体が気化したものを充満させてもよい。
Further, although the water vapor chamber is filled with water vapor or steam, as long as it is a liquid having a refractive index close to the refractive index of the
実施例3.
図32は、評価装置の第3の実施例を示す模式図である。本実施例でも、評価装置は、被評価物体の一例である板ガラス300の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス300を搬送するための複数の駆動ローラ231,232,233が設けられている。光源(図示せず)は、いずれか1つ以上の駆動ローラの直上に向けてストライプパターン1を照射するような位置に設置されている。図32には、駆動ローラ232の直上に向けて光を照射する位置に設置されていることが例示されている。
Example 3
FIG. 32 is a schematic diagram showing a third example of the evaluation apparatus. Also in the present embodiment, the evaluation apparatus is provided in the conveyance path of the
例えば金属製の駆動ローラ232の外周囲は、屈折率1.5〜1.6の合成樹脂232aで被覆されている。また、駆動ローラ232自体の材質をポリウレタン等の合成樹脂にしてもよい。第3の実施例でも、ストライプパターン1が照射される位置では、屈折率が板ガラス300の屈折率と略等しい反射抑制層(本実施例では、合成樹脂232a)が板ガラス300の裏面3bに接する状態になる。従って、ストライプパターン1が照射される位置では、図1(B)に示された状態に相当する状態ができる。
For example, the outer periphery of the metal drive roller 232 is covered with a synthetic resin 232a having a refractive index of 1.5 to 1.6. The material of the driving roller 232 itself may be a synthetic resin such as polyurethane. Also in the third embodiment, the reflection suppression layer (in this embodiment, the synthetic resin 232a) having a refractive index substantially equal to the refractive index of the
よって、CCDカメラ2に接続された演算装置4がステップS11〜S15の処理(図8参照)を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス300の表面形状を精度よく評価することができる。
Therefore, when the
実施例4.
図33は、評価装置の第4の実施例を示す斜視図である。本実施例では、板ガラス300における評価部位(ストライプパターン1が照射される位置に相当)の裏面に、屈折率1.5程度のフィルム(シート)241が貼付される。フィルム241として、例えば、フジコピアン社製のFIXFILM-PTG を使用することができる。
Example 4
FIG. 33 is a perspective view showing a fourth embodiment of the evaluation apparatus. In the present embodiment, a film (sheet) 241 having a refractive index of about 1.5 is attached to the back surface of the evaluation site (corresponding to the position irradiated with the stripe pattern 1) in the
なお、第3の実施例における合成樹脂232aとして、フジコピアン社製のFIXFILM-PTG を使用してもよい。 Note that FIXFILM-PTG manufactured by Fuji Copian may be used as the synthetic resin 232a in the third embodiment.
第4の実施例でも、ストライプパターン1が照射される位置では、板ガラス300の裏面3bに屈折率が板ガラス300の屈折率と略等しい反射抑制層(本実施例では、シート241)が接する状態になる。よって、CCDカメラ2に接続された演算装置4がステップS11〜S15の処理(図8参照)を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス300の表面形状を精度よく評価することができる。
Also in the fourth embodiment, at the position where the
なお、上記の実施の形態および実施例において、反射抑制層として種々の材質のものを例示したが、本発明において使用可能な反射抑制層は、被評価物体3の屈折率に近い屈折率の物質であれば、それらに限られない。
In the above-described embodiments and examples, various materials are exemplified as the reflection suppressing layer, but the reflection suppressing layer usable in the present invention is a substance having a refractive index close to the refractive index of the
また、反射抑制層の屈折率が被評価物体3の屈折率と同じであることが最も好ましいが、演算装置4がCCDカメラ2からの画像信号から表面反射像における暗部と明部とを区別可能になるのであれば、それらの屈折率は同じでなくてもよく、例えば、屈折率の差が0.2以下であればよい。
The refractive index of the reflection suppression layer is most preferably the same as the refractive index of the
また、上記の実施の形態および実施例において、被評価物体3は、例えば、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ等のフラットパネルディスプレイ、および太陽電池に用いられるガラス基板として利用される板ガラスであるが、自動車、船舶、航空機、建築物等の窓ガラス等に用いられる板ガラス(素板)や樹脂板等の被評価物体の評価に本発明を適用することもできる。
Moreover, in said embodiment and Example, although the to-
本発明は、被評価物体の表面の平坦度を評価するときに好適に適用される。 The present invention is preferably applied when evaluating the flatness of the surface of an object to be evaluated.
1 ストライプパターン
2 CCDカメラ
3 被評価物体
3a 表面
3b 裏面
4 演算装置
5 ストライプパターン上の点
6 輝点
7 受光面
8,8A,8B,9 光路
10,11 撮像点
12,13 反射点
19,26 反射像
20 反射抑制層
21 レーザ光源
22 ミラー
23 スクリーン
30 レンズ中心
31,32 反射点
41 入力回路
42 メモリ
43 シェーディング補正回路
44 平均化回路
45 最大値抽出回路
46 最小値抽出回路
47 差演算回路
61 高輝度部分
100 光源
201,202,203,221,222,223,231,232,233 駆動ローラ
210 水噴射装置
232a 合成樹脂
241 フィルム(シート)
300 板ガラス
DESCRIPTION OF
300 flat glass
Claims (13)
前記第1表面を反射したパターンを受光し、
前記第1表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における明暗周期のずれを検出するために、前記第1表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における領域の明暗を平均化し、
平均化された信号にもとづいて前記第1表面の表面形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。 Irradiating the first surface of the object to be evaluated with a pattern having periodic brightness,
Receiving a pattern reflected from the first surface;
In order to detect a shift of the light and dark period in the light receiving image with respect to the basic period of light and darkness in the pattern irradiated on the first surface, the brightness and darkness of the region in the light receiving image with respect to the basic period of light and darkness in the pattern irradiated on the first surface is determined. Average,
A surface shape evaluation method for evaluating the surface shape of the first surface based on an averaged signal,
A method for evaluating a surface shape, comprising: disposing a reflection suppressing layer for suppressing reflection of light arriving at the second surface on a second surface facing the first surface.
請求項3に記載の表面形状の評価方法。 The surface shape evaluation method according to claim 3, wherein an absolute value or a square value of an increase / decrease in an averaged signal is used as the shift amount of the light / dark cycle.
前記第1表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、
前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第1表面のうねり形状の傾きを求め、
前記第1表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、前記うねり形状の傾きを積分して前記第1表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。 The respective reflected images of the reference object, which is a moving luminescent spot or object point that is capable of specifying a position and whose movement speed is known, is formed by forming each reflection image at different points on the first surface of the object to be measured. Through
Obtaining a shift amount of each observed reflected image with respect to each reflected image when the first surface is an ideal plane;
Using each displacement amount, the position information of the reference body and the lens center position information of the camera, the inclination of the undulation shape of the first surface is obtained,
A surface shape evaluation method for evaluating the undulation shape of the first surface by integrating the inclination of the undulation shape, with the first surface being substantially flat as a constraint.
A method for evaluating a surface shape, comprising: disposing a reflection suppressing layer for suppressing reflection of light arriving at the second surface on a second surface facing the first surface.
前記第1表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第1表面のうねり形状の傾きを求め、
前記第1表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、前記第1表面の傾きを積分して前記第1表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。 Observation of the respective reflected images of the reference object, which forms each reflected image at different points on the first surface of the object to be measured, is capable of specifying the position, and has a periodic light and dark pattern, via a camera. And
A displacement amount of each observation reflection image with respect to each reflection image when the first surface is an ideal plane is obtained, and the displacement amount, the position information of the reference body, and the lens center position information of the camera are used. Find the slope of the swell shape of the first surface,
A surface shape evaluation method for evaluating the waviness shape of the first surface by integrating the slope of the first surface, with the first surface being substantially flat as a constraint.
A method for evaluating a surface shape, comprising: disposing a reflection suppressing layer for suppressing reflection of light arriving at the second surface on a second surface facing the first surface.
前記第1表面を反射したパターンを受光する受光手段と、
前記光源のパターンにおける明暗の基本周期に対する前記受光手段による受光画像における明暗周期のずれに基づいて前記第1表面の表面形状を評価する評価手段とを備え、
前記評価手段は、前記第1表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対応した受光画像における領域の明暗を平均化する平均化手段と、前記平均化手段が出力する平均化信号を用いて前記第1表面における表面形状の変形箇所と変形量とを特定するための信号を出力する処理手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。 A light source that irradiates the first surface of the object to be evaluated with a pattern having periodic brightness and darkness;
A light receiving means for receiving a pattern reflected from the first surface;
Evaluation means for evaluating the surface shape of the first surface based on a shift of a light-dark cycle in a light-receiving image by the light-receiving means with respect to a basic period of light-dark in the light source pattern,
The evaluation means uses an averaging means for averaging the brightness of regions in the received light image corresponding to the basic period of light and darkness in the pattern irradiated on the first surface, and an average signal output by the averaging means A surface shape evaluation apparatus including processing means for outputting a signal for specifying a deformation portion and a deformation amount of the surface shape on the first surface,
An apparatus for evaluating a surface shape, wherein a reflection suppressing layer that suppresses reflection of light that has arrived at the second surface is in contact with a second surface that faces the first surface.
前記基準体の前記第1表面による各反射像を得るカメラと、
前記第1表面が理想的平面である場合の各反射像に対する前記カメラが得た各反射像のずれ量を算出し、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第1表面のうねり形状の傾きを求め、前記第1表面がほぼ平坦であることを拘束条件として前記うねり形状の傾きを積分して前記第1表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。 A reference body that forms each reflection image at different points on the first surface of the object to be measured, is capable of specifying a position, and is a moving bright point or object point with a known moving speed;
A camera for obtaining each reflected image by the first surface of the reference body;
A deviation amount of each reflected image obtained by the camera with respect to each reflected image when the first surface is an ideal plane is calculated, and each deviation amount, position information of the reference body, and lens center position information of the camera And calculating means for obtaining the undulation shape of the first surface by integrating the undulation of the undulation shape on the condition that the inclination of the undulation shape of the first surface is obtained using A surface shape evaluation device including:
An apparatus for evaluating a surface shape, wherein a reflection suppressing layer that suppresses reflection of light that has arrived at the second surface is in contact with a second surface that faces the first surface.
前記基準体の前記第1表面による各反射像を得るカメラと、
前記第1表面が理想的平面である場合の各反射像に対する前記カメラが得た各反射像のずれ量を算出し、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第1表面のうねり形状の傾きを求め、前記第1表面がほぼ平坦であることを拘束条件として前記うねり形状の傾きを積分して前記第1表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第1表面に対向する第2表面に、該第2表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。 A reference body that forms each reflection image at different points on the first surface of the object to be measured and is capable of specifying a position and is a pattern having periodic brightness and darkness;
A camera for obtaining each reflected image by the first surface of the reference body;
A deviation amount of each reflected image obtained by the camera with respect to each reflected image when the first surface is an ideal plane is calculated, and each deviation amount, position information of the reference body, and lens center position information of the camera And calculating means for obtaining the undulation shape of the first surface by integrating the undulation of the undulation shape on the condition that the inclination of the undulation shape of the first surface is obtained using A surface shape evaluation device including:
An apparatus for evaluating a surface shape, wherein a reflection suppressing layer that suppresses reflection of light that has arrived at the second surface is in contact with a second surface that faces the first surface.
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